본 연구는 센서 기반 데이터에서 인사이트를 도출하는 애플리케이션 개발을 위한 패턴 기반 AI 지원 방법론을 소개합니다. Pegasus 워크플로우를 활용하여 5단계 개발 루프를 통해 코드 중심 설계에서 의도 중심 설계로 전환합니다. 기존 Orcasound 워크플로우 템플릿을 활용하여 공기질, 지진, 토양 수분 모니터링 애플리케이션을 생성하고 개선했습니다.
BlueField-3 DPU 및 Raspberry Pi와 같은 엣지 리소스로 워크플로우를 확장하여 재설계 없이 구성 및 배치만으로 가능합니다. Pegasus 사용자 관점에서 평가 결과, AI 지원 패턴 재사용으로 다단계 워크플로우 개발 시간을 1~1.5일로 단축했습니다.
연구 결과는 워크플로우 기반 실행의 엄격함과 이식성을 유지하면서도 개발 효율성을 높이는 데 기여합니다.